Este modelo es el mas trivial de visualizar, simplemente se trata de un proceso maestro que es el que “corre” el algoritmo genético y
 delega a los esclavos la evaluación de las funciones objetivo, aunque en algunos casos se deleguen también otras operaciones como la
 asignación de {\it fitness} o transformaciones asociadas. Evidentemente el rol de maestro cuenta además entre sus obligaciones con la
 distribución del trabajo entre los esclavos. Por su sencillez, la implementación es bastante directa y no modifica la forma en que se
 explora el espacio de soluciones.


\begin{figure}[h]
\centering
\includegraphics[scale=0.35]{images/Diagrama-Master-Slave.png}
\caption{Diagrama de distribución {\it master-slave}}\label{paralelismo:master-slave}
\end{figure}

Este modelo (ver figura \ref{paralelismo:master-slave}) proporciona {\it speedups} interesantes cuando la cantidad de operaciones a realizar por los esclavos tiene una complejidad de
 computo considerable, normalmente se trata de la evaluación de las funciones objetivo. Cabe destacar que la tarea de distribuir
 trabajo debe de manejar algún mecanismo de balanceo de carga de los esclavos, de lo contrario se resentirían las medidas de
 performance global de la implementación, debido a que los esclavos más rápidos o con menor carga culminarán la evaluación antes que
 los demás, desaprovechando ciclos de cpu y retrasando la evaluación general.
